准確率99%！基於深度學習的二進制惡意樣本檢測——瀚思APT 沙箱惡意文件檢測使用的是CNN，LSTM TODO
所以我們的流程如圖所示。將正負樣本按 1：1 的比例轉換為圖像。將 ImageNet 中訓練好的圖像分類模型作為遷移學習的輸入。在 GPU 集群中進行訓練。我們同時訓練了標准模型和壓縮模型，對應不同的客戶需求（有無 GPU 環境）。 流程中比較核心的算法其實在文件到圖像的轉換。因為常規的網絡 ...
原文：基於深度學習的惡意樣本行為檢測（含源碼） ----采用CNN深度學習算法對Cuckoo沙箱的動態行為日志進行檢測和分類
from:http: www.freebuf.com articles system .html 前言 目前的惡意樣本檢測方法可以分為兩大類：靜態檢測和動態檢測。靜態檢測是指並不實際運行樣本，而是直接根據二進制樣本或相應的反匯編代碼進行分析，此類方法容易受到變形 加殼 隱藏等方式的干擾。動態檢測是指將樣本在沙箱等環境中運行，根據樣本對操作系統的資源調度情況進行分析。現有的動態行為檢測都是基於規則對 ...
2018-09-03 10:43 1 2527 推薦指數：
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